Global health costs of ambient PM2·5 from combustion sources: a modelling study supporting air pollution control strategies
Notice bibliographique
Résumé
Background Climate actions targeting combustion sources can generate large ancillary health benefits via associated air-quality improvements. Therefore, understanding the health costs associated with ambient fine particulate matter (PM 2·5 ) from combustion sources can guide policy design for both air pollution and climate mitigation efforts. Methods In this modelling study, we estimated the health costs attributable to ambient PM 2·5 from six major combustion sources across 204 countries using updated concentration–response models and an age-adjusted valuation method. We defined major combustion sources as the sum of total coal, liquid fuel and natural gas, solid biofuel, agricultural waste burning, other fires, and 50% of the anthropogenic fugitive, combustion, and industrial dust source. Findings Global long-term exposure to ambient PM 2·5 from combustion sources imposed US$1·1 (95% uncertainty interval 0·8–1·5) trillion in health costs in 2019, accounting for 56% of the total health costs from all PM 2·5 sources. Comparing source contributions to PM 2·5 concentrations and health costs, we observed a higher share of health costs from combustion sources compared to their contribution to population-weighted PM 2·5 concentration across 134 countries, accounting for more than 87% of the global population. This disparity was primarily attributed to the non-linear relationship between PM 2·5 concentration and its associated health costs. Globally, phasing out fossil fuels can generate 23% higher relative health benefits compared to their share of PM 2·5 reductions. Specifically, the share of health costs for total coal was 36% higher than the source's contributions to corresponding PM 2·5 concentrations and the share of health costs for liquid fuel and natural gas was 12% higher. Other than fossil fuels, South Asia was expected to show 16% greater relative health benefits than the percentage reduction in PM 2·5 from the abatement of solid biofuel emissions. Interpretation In most countries, targeting combustion sources might offer greater health benefits than non-combustion sources. This finding provides additional rationale for climate actions aimed at phasing out combustion sources, especially those related to fossil fuels and solid biofuel. Mitigation efforts designed according to source-specific health costs can more effectively avoid health costs than strategies that depend solely on the source contributions to overall PM 2·5 concentration. Funding The Health Effects Institute, the National Natural Science Foundation of China, and NASA.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».